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互联网金融对中国商业银行系统性风险的影响——基于SVAR模型的实证研究
被引:57
作者
:
论文数:
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机构:
邹静
王洪卫
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0
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机构:
上海财经大学公共经济与管理学院
王洪卫
机构
:
[1]
上海财经大学公共经济与管理学院
来源
:
财经理论与实践
|
2017年
/ 38卷
/ 01期
关键词
:
银行系统性风险;
互联网金融;
突变分析;
SVAR模型;
实证研究;
D O I
:
10.16339/j.cnki.hdxbcjb.2017.01.003
中图分类号
:
F724.6 [电子贸易、网上贸易];
F832.33 [商业银行(专业银行)];
学科分类号
:
1201 ;
020204 ;
摘要
:
首先运用主成分分析法测算我国商业银行的系统性风险,接着运用突变分析和SVAR模型等计量方法实证互联网金融对我国商业银行系统性风险的影响。结果表明:互联网金融发展影响商业银行系统性风险的路径为:"互联网金融—商业银行的资产负债结构—商业银行的成本收入比—商业银行的系统性风险",且它对银行系统性风险的影响存在"期限结构效应",即互联网金融在短期内会增加我国银行系统性风险,但从中长期来看,对我国银行系统性风险的影响并不大,两者可作为互利共生的事物共同发展。互联网金融的存在对我国金融改革有很好的倒逼作用,能在一定程度上促进金融监管的创新。
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